食品工場における品質管理の一環として、外観検査は重要な工程であり、特に異物混入の防止には必要不可欠です。しかし、従来の画像処理装置では個体差や曖昧な検査のためにルールを定義しきれず、誤検出や過検出が問題となりました。この課題を解決するために、人の感覚に近い判別が可能な外観検査AIが注目され、食品工場の自動化に貢献しています。
本記事では、食品工場での外観検査の重要性、従来の画像処理装置とAIの違い、そしてAIの導入によるメリットについて解説します。
| 食品工場での外観検査の重要性
製品の品質は顧客満足度と企業の信頼性に直結します。そのため、食品工場における外観検査は重要な品質管理工程です。傷や色の異常がある製品は外観検査により不良品と判断され、消費者に届く前に排除されます。さらに、食品業界では、異物混入の問題も外観検査で検出されます。
| 外観検査における従来の画像処理装置とAIの違い
従来の画像処理装置とAIの違いは画像を判別する脳みそにあります。
従来の装置では検査対象の外観を数値データからルールを定義しますが、個体差や曖昧な検査に対応しきれず、誤検出や過検出*が問題となりました。一方、AIではルールを定義するのではなく、画像データから自動的に特徴を抽出し、学習します。このため、個体差がある場合や曖昧な判断が必要な場合でも、高精度で検査が可能となります。
*誤検出とは、正常な製品を不良品と判断してしまうことで、過検出とは、不良品と判断すべき製品を正常品と誤って判断してしまうことです。製造業における検査において、問題となるエラーの一つです。
| 外観検査AI導入のメリット
外観検査AIの導入により、以下のようなメリットが期待されます。
○精度の向上
従来の画像処理装置に比べ、より人間に近い感覚で判別ができるため、食品製造においては精度の向上が見込まれます。
○作業の省人化
検査員が目視で検査を行う場合、人による工数がかかっています。外観検査AIによって自動検査が可能となり、作業工数の削減が期待できます。
○生産性UP
従来の画像処理装置よりも高速な処理が可能となり、大量の製品に対しても迅速かつ正確な検査が可能です。
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